模式识别引论A卷2006.doc

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1、1．（10分）写出两类和多类情况下最小风险贝叶斯决策判别函数和决策面方程。2．（10分）请说明为什么最小距离分类器是线性分类器。3．（15分）举例说明，在多类情况下，使用线性判别函数完成分类的三种方案。4．（15分）给出用于多层前向神经网络的误差反向传播算法，说明该算法存在的问题并给出解决方法。5．（10分）在什么情况下使用聚类分析，给出常用的分级聚类法和C均值算法步骤。6．（10分）给出基于距离的可分性准则的推导过程和基于距离可分性准则的特征提取方法。7．（15分）似然比决策规则为若，则，否则，。负对数似然比为，当

2、是均值向量为和协方差矩阵为的正态分布时：（1）试推导出，并指出其决策规则；（2）当时，推导及其决策规则；（3）分析（1），（2）两种情况下的决策面类型。8．（15分）有七个点：（1，0）、（0，1）、（0，-1）、（0，0）、（0，2）、（0，-2）、（-2，0），假定前三个为类，后四个为。（1）画出最近邻法决策面；（2）求样本均值m1，m2。若按样本均值距离的大小进行分类，是画出决策面。哈尔滨工程大学试卷考试科目:模式识别引论A卷题号一二三四五六总分分数评卷人